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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.3.2013.tde-01082013-163123
Documento
Autor
Nome completo
Rodrigo Suzuki Okada
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2013
Orientador
Banca examinadora
José Neto, João (Presidente)
Hirakawa, André Riyuiti
Tchemra, Angela Hum
Título em português
Tecnologia adaptativa aplicada a sistemas híbridos de apoio à decisão.
Palavras-chave em português
Adaptatividade
Aprendizagem de máquina
Classificador da Bayes
Compromisso entre tempo de resposta e taxa de acerto
k-Nearest Neighbor
Métodos multicritério
Raciocínio baseado em casos
Sistemas híbridos
Tabela de decisão adaptativa
Tomada de decisão
Resumo em português
Este trabalho apresenta a formulação de um sistema híbrido de apoio à decisão que, através de técnicas adaptativas, permite que múltiplos dispositivos sejam utilizados de forma colaborativa para encontrar uma solução para um problema de tomada de decisão. É proposta uma estratégia particular para o trabalho colaborativo que restringe o acesso aos dispositivos mais lentos com base na dificuldade encontrada pelos dispositivos mais rápidos para solucionar um problema específico. As soluções encontradas por cada dispositivo são propagadas aos demais, permitindo que cada um deles agregue estas novas soluções com o auxílio de técnicas adaptativas. É feito um estudo sobre aprendizagem de máquina mediante incertezas para verificar e minimizar os impactos negativos que uma nova solução, possivelmente errônea, possa ter. O sistema híbrido proposto é apresentado numa aplicação particular, utilizando testes padronizados para compará-lo com os dispositivos individuais que o compõem e com sistemas híbridos de mesma finalidade. Através destes testes, é mostrado que dispositivos consolidados, mesmo que de naturezas distintas, podem ser utilizados de maneira colaborativa, permitindo não só calibrar um compromisso entre o tempo de resposta e a taxa de acerto, mas também evoluir de acordo com o histórico de problemas processados.
Título em inglês
Adaptative tecnology applied to hybrid decision support systems.
Palavras-chave em inglês
Adaptive decision table
Adaptivity
Case-based reasoning
Decision-making
Hybrid systems
k-Nearest Neighbor
Machine learning
Multicriteria methods
Naive Bayes
Speed-Accuracy Trade-off
Resumo em inglês
This work presents a formulation of a hybrid decision-making system that employs adaptive techniques as a way to coordinate multiple devices in order to make a collaborative decision. The strategy proposed here is to restrict the use of slower devices, based on how difficult the specific problem is - easier problems may be solved on faster devices. Each device is able to learn through solutions given by the others, aggregating new knowledge with the aid of adaptive techniques. In order to evaluate and minimize the negative impact those new solutions may have, a study concerning machine learning under uncertainty is carried out. A particular application of this system has been tested and compared, not only to each individual device that is part of the system itself, but to similar hybrid systems as well. It is shown that even devices of distinct natures may be reused in a collaborative manner, making it possible to calibrate the trade-off between hit rate and response time, and to evolve according to the input stimuli received as well.
 
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Data de Publicação
2013-08-08
 
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